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Matrix 的貨源和報(bào)價(jià) Matrix 的相關(guān)技術(shù)信息

其他型號(hào)

Data Matrix 二維碼圖像處理與應(yīng)用

二維碼是在平面二維方向上都記錄信息的符號(hào)。它充分利用了平面上的二維空間，大大提升了信息密度，使得在小面積上編碼大數(shù)據(jù)成為可能。其次由于它超強(qiáng)的糾錯(cuò)能力，即使大面積受損也能被準(zhǔn)確識(shí)別。目前二維碼應(yīng)用于工業(yè)自動(dòng)化、物流、郵政、醫(yī)療、商業(yè)、金融、交通運(yùn)輸、身份識(shí)別、政府管理、公共安全、海關(guān)及國防等領(lǐng)域。在我國，二維碼的應(yīng)用尚屬起步階段，應(yīng)用地區(qū)和領(lǐng)域也相當(dāng)有限。但是可以預(yù)見，二維碼以其獨(dú)特的優(yōu)勢必將像條形碼一樣在我國的各個(gè)領(lǐng)域被推廣和應(yīng)用。

本文通過Ｍａｔｒｏｘ公司的圖像采集卡Ｍｅｔｅｏｒ－ＩＩ Ｓｔａｎｄａｒｄ，利用ＭＩＬ函數(shù)庫對氣動(dòng)打印在金屬零件上的Ｄａｔａ Ｍａｔｒｉｘ二維碼進(jìn)行了實(shí)時(shí)捕捉識(shí)別，并對采集來的Ｄａｔａ Ｍａｔｒｉｘ圖像進(jìn)行具體的圖像處理，使其達(dá)到被識(shí)別的要求。最后，通過實(shí)驗(yàn)討論提高識(shí)別率的方法。

１ Ｄａｔａ Ｍａｔｒｉｘ概述

二維碼有多種類型，本文只討論矩陣式Ｄａｔａ Ｍａｔｒｉｘ二維碼的識(shí)別，簡稱Ｄａｔａ Ｍａｔｒｉｘ。

Ｄａｔａ Ｍａｔｒｉｘ最大特點(diǎn)就是"小"，能在２５ｍｍ2面積上編碼３０個(gè)數(shù)字，因此被廣泛用于標(biāo)示集成電路、藥品等小件物品。另外在制造業(yè)的流水線生產(chǎn)過程中，打印生成Ｄａｔａ Ｍａｔｒｉｘ也較容易。

如圖１所示，Ｄａｔａ Ｍａｔｒｉｘ符號(hào)看起來像一個(gè)由深淺兩種顏色組成的國際象棋棋盤，每一個(gè)相同大小的黑色或白色方格稱為一個(gè)數(shù)據(jù)單位。Ｄａｔａ Ｍａｔｒｉｘ符號(hào)由許多這樣的數(shù)據(jù)單位組成。在尋邊區(qū)外層有寬度為一個(gè)數(shù)據(jù)單位的靜區(qū)。尋邊區(qū)是"棋盤"的邊界，只用于定位和定義數(shù)據(jù)單位的大小，而不含有任何編碼信息。被尋邊區(qū)包圍的數(shù)據(jù)區(qū)包含著編碼信息。矩陣中的０、１就是Ｄａｔａ Ｍａｔｒｉｘ的黑白兩色小方格，即數(shù)據(jù)單位。

Ｄａｔａ Ｍａｔｒｉｘ采用了Ｒｅｅｄ－Ｓｏｌｏｍｏｎ交織交插編碼，編碼時(shí)加入了糾錯(cuò)碼，使Ｄａｔａ Ｍａｔｒｉｘ的糾錯(cuò)性能比較強(qiáng)。以一個(gè)５位的流水號(hào)"１２３４５"為例，通過編碼規(guī)則得到Ｄａｔａ Ｍａｔｒｉｘ的３位碼字和５位糾錯(cuò)碼，可糾錯(cuò)２位碼字，糾錯(cuò)率為２／８＝２５％。

２ 用ＭＩＬ識(shí)別Ｄａｔａ Ｍａｔｒｉｘ碼

Ｍｅｔｅｏｒ－ＩＩ Ｓｔａｎｄａｒｄ是Ｍａｔｒｏｘ公司的一塊圖像采集卡，通過攝像頭采集外界圖像，然后實(shí)時(shí)地傳輸給主機(jī)內(nèi)存。ＭＩＬ 函數(shù)開發(fā)包是一個(gè)獨(dú)立于硬件的３２位圖像處理函數(shù)庫，其中有大量基本的圖像處理函數(shù)。 ２．１ 基本過程

Ｄａｔａ Ｍａｔｒｉｘ識(shí)別的基本過程如圖２所示。通過ＭＩＬ提供的函數(shù)采集圖像，并將采集的圖像以數(shù)字化方式存儲(chǔ)在圖像緩沖區(qū)中；對圖像進(jìn)行增強(qiáng)處理，提高圖像的識(shí)別準(zhǔn)確率。實(shí)驗(yàn)中通過平滑濾波方法，減少圖像噪聲，很好地解決了采集金屬零件的Ｄａｔａ Ｍａｔｒｉｘ碼時(shí)，由于碼符號(hào)邊沿亮度過亮影響圖像分割的問題；然后對圖像進(jìn)行直方圖均衡化，擴(kuò)大對比度的動(dòng)態(tài)范圍，解決由于光照或攝像頭的原因，造成采集的圖像偏暗，對比度不夠顯著，引起圖像中明暗模糊不清的問題。

由于采集后的圖像有很多無用背景，Ｄａｔａ Ｍａｔｒｉｘ符號(hào)所在區(qū)域只占整個(gè)圖像很小的比重。采用遮罩的方法，用一個(gè)固定位置的子緩沖區(qū)限制圖像處理區(qū)域，忽略區(qū)域外的圖像，實(shí)現(xiàn)Ｄａｔａ Ｍａｔｒｉｘ的符號(hào)提取。最后用ＭＩＬ函數(shù)直接譯碼，并將譯碼結(jié)果放在指定的字符串中，用顯示語句在屏幕上打印結(jié)果。

２．２ Ｄａｔａ Ｍａｔｒｉｘ符號(hào)的膨脹

金屬零件上的Ｄａｔａ Ｍａｔｒｉｘ碼是氣動(dòng)打印而成的，成點(diǎn)陣式，與標(biāo)準(zhǔn)的Ｄａｔａ Ｍａｔｒｉｘ符號(hào)不完全一樣，其點(diǎn)間空隙大。如對這種碼毫無處理地進(jìn)行識(shí)別，則識(shí)別率會(huì)很低。為了解決這個(gè)問題，采用數(shù)學(xué)形態(tài)學(xué)的膨脹算法。為了提高識(shí)別準(zhǔn)確度，可以將Ｄａｔａ Ｍａｔｒｉｘ符號(hào)膨脹若干次，縮小數(shù)據(jù)單位之間的空隙。這樣，計(jì)算機(jī)在"尋找"Ｄａｔａ Ｍａｔｒｉｘ的"Ｌ"型尋邊區(qū)時(shí)就容易準(zhǔn)確得多。

２．３ 偽實(shí)時(shí)識(shí)別的實(shí)現(xiàn)

由于ＭＩＬ本身不支持圖像的實(shí)時(shí)處理，所以要實(shí)現(xiàn)實(shí)時(shí)識(shí)別需要用一種叫做雙緩沖的方法實(shí)現(xiàn)偽實(shí)時(shí)的圖像處理，ＣＰＵ每次處理的圖像其實(shí)是攝像頭采集的上一幀圖像。

雙緩沖區(qū)使一邊采集圖像一邊處理圖像成為可能，如圖３所示。攝像頭將圖像采集到圖像緩沖區(qū)１中等待處理，與此同時(shí)ＣＰＵ利用這段時(shí)間處理圖像緩沖區(qū)２中（上一幀）的圖像，完畢后兩個(gè)緩沖區(qū)的職能交換；ＣＰＵ處理緩沖區(qū)１中采集的前一時(shí)刻的圖像，而此時(shí)緩沖區(qū)２中的圖像已被處理完畢，可以接收攝像頭下一幀的采集圖像。如此往復(fù)，兩個(gè)緩沖區(qū)互換，不間斷地運(yùn)行便可實(shí)現(xiàn)偽實(shí)時(shí)處理。在處理環(huán)節(jié)上加Ｄａｔａ Ｍａｔｒｉｘ識(shí)別功能，就能實(shí)現(xiàn)實(shí)時(shí)識(shí)別Ｄａｔａ Ｍａｔｒｉｘ。采集圖像和處理圖像正好相差一幀，所以是"偽"實(shí)時(shí)的，但是假如計(jì)算機(jī)運(yùn)算速度足夠快，時(shí)間延遲的影響便可忽略。

這種方法的優(yōu)點(diǎn)是既實(shí)現(xiàn)了實(shí)時(shí)性，又將采集和處理這兩項(xiàng)進(jìn)程分開，讓ＣＰＵ和攝像頭分別獨(dú)立并行地處理，充分利用了空閑時(shí)間。

３ 識(shí)別結(jié)果統(tǒng)計(jì)與分析

通過編程，實(shí)現(xiàn)了對金屬上的Ｄａｔａ Ｍａｔｒｉｘ碼進(jìn)行識(shí)別，并統(tǒng)計(jì)了總的采集幀數(shù)（ｆ）、幀率（ｆ／ｓ）、識(shí)別成功的總幀數(shù)、識(shí)別率等信息。實(shí)驗(yàn)證明在攝像頭焦距以及光源都相當(dāng)理想的情況下，識(shí)別率很高。

Ｄａｔａ Ｍａｔｒｉｘ識(shí)別的成功率與很多因素有關(guān)，首先是Ｄａｔａ Ｍａｔｒｉｘ符號(hào)本身，打印在紙上與打印在金屬零件上的點(diǎn)陣式Ｄａｔａ Ｍａｔｒｉｘ差異很大；其次是檢測時(shí)的運(yùn)動(dòng)失真，會(huì)影響識(shí)別成功率；再次是背景圖像的影響，Ｄａｔａ Ｍａｔｒｉｘ符號(hào)與背景色反差越大，背景中干擾圖像越少，識(shí)別成功率越高；光源、符號(hào)的旋轉(zhuǎn)等都會(huì)對識(shí)別造成影響。

３．１ 運(yùn)動(dòng)檢測的影響

Ｄａｔａ Ｍａｔｒｉｘ檢測常用在流水線上，這時(shí)需要考慮攝像頭與被檢測零件相對運(yùn)動(dòng)對識(shí)別的影響。在實(shí)驗(yàn)中用固定零件、移動(dòng)攝像頭的方法來模擬流水線中的運(yùn)動(dòng)檢測，記錄每次檢測時(shí)攝像頭的運(yùn)動(dòng)速度，以此找出零件上的Ｄａｔａ Ｍａｔｒｉｘ能夠被識(shí)別的最大相對運(yùn)動(dòng)速度。

現(xiàn)通過實(shí)驗(yàn)測得２０組數(shù)據(jù)，以６ｍｍ×６ｍｍ的Ｄａｔａ Ｍａｔｒｉｘ為考察對象，結(jié)果如表１所示。

綜上結(jié)果，在光照和攝像頭焦距理想的情況下，最大識(shí)別的相對速度為２．００ｃｍ／ｓ，比該速度再快可能會(huì)因運(yùn)動(dòng)失真導(dǎo)致Ｄａｔａ Ｍａｔｒｉｘ無法識(shí)別。

３．２ 干擾圖像的影響

在相同條件下，背景干擾少的圖像識(shí)別率較高，尤其當(dāng)背景具有與Ｄａｔａ Ｍａｔｒｉｘ類似矩形狀的圖形時(shí)。在光照較好的條件下，測試金屬零件上的Ｄａｔａ Ｍａｔｒｉｘ識(shí)別率。在有背景干擾的情況和用子緩沖區(qū)屏蔽一些背景干擾的情況各測得１０組數(shù)據(jù)，分別如表２所示。

可見，用子緩沖區(qū)屏蔽一些無用的背景圖像后，識(shí)別效果總體上要略好于未屏蔽。

３．３ 光源的影響

光源對識(shí)別成功率的影響反映在圖像整體的明暗對比度上。對金屬零件上的Ｄａｔａ Ｍａｔｒｉｘ而言，其更多的是影響符號(hào)的清晰程度。光源位置如果選取不得當(dāng)，由于金屬的反光特性，金屬表面會(huì)形成一片亮度特別大的鏡面反射區(qū)，給Ｄａｔａ Ｍａｔｒｉｘ圖像造成強(qiáng)烈的干擾。

一種比較好的方法是用側(cè)光的方法。由于金屬零件上的Ｄａｔａ Ｍａｔｒｉｘ碼是氣動(dòng)打印產(chǎn)生的，打印處會(huì)有高低起伏，這些區(qū)域的反光是漫反射，不同于其他區(qū)域的鏡面反射光，側(cè)光有助于把點(diǎn)陣與金屬反光的背景分開，將攝像頭避開了金屬的鏡面反光。圖４對比了側(cè)光和反射光下的二維碼狀態(tài)。

３．４ 識(shí)別程序的適應(yīng)性

識(shí)別程序的適應(yīng)性指適應(yīng)不同尺寸和打印類型Ｄａｔａ Ｍａｔｒｉｘ的能力。本文中考察的打印類型有金屬表面氣動(dòng)打印、金屬表面電動(dòng)針式打印和標(biāo)準(zhǔn)紙面激光打印三種。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，程序?qū)�氣�?dòng)式打印Ｄａｔａ Ｍａｔｒｉｘ碼的識(shí)別能力普遍好于同樣是金屬材質(zhì)的電動(dòng)針式打�。模幔簦� Ｍａｔｒｉｘ碼。不同尺寸的識(shí)別率基本相等。打印在紙上的標(biāo)準(zhǔn)Ｄａｔａ Ｍａｔｒｉｘ由于圖形標(biāo)準(zhǔn)、顏色穩(wěn)定、分辨率高等因素?zé)o需作太多的圖像增強(qiáng)和膨脹就能夠被計(jì)算機(jī)識(shí)別，識(shí)別率非常高。